Dateneffiziente selbstlernende neuronale Regler

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Titel: Dateneffiziente selbstlernende neuronale Regler
Autor(en): Hafner, Roland
Erstgutachter: Prof. Dr. Martin Riedmiller
Zweitgutachter: Prof. Dr. Horst-Michael Groß
Zusammenfassung: Die vorliegende Arbeit untersucht den Entwurf und die Anwendung selbstlernender Regler als intelligente Reglerkomponente im Wirkungsablauf eines Regelkreises für regelungstechnische Anwendungen. Der aufwändige Prozess der Analyse des dynamischen Systems und der Reglersynthese, welche die klassischen Entwurfsmuster der Regelungstechnik benötigen, wird dabei ersetzt durch eine lernende Reglerkomponente. Diese kann mit sehr wenig Wissen über den zu regelnden Prozess eingesetzt werden und lernt direkt durch Interaktion eine präzise Regelung auf extern vorgegebene Führungsgrößen. Der Lernvorgang basiert dabei auf einem Optimierungsprozess mit einem leistungsfähigen Batch-Reinforcement-Lernverfahren, dem ´Neural Fitted Q-Iteration´. Dieses Verfahren wird auf seine Verwendung als selbstlernender Regler untersucht. Für die in den Untersuchungen festgestellten Unzulänglichkeiten des Verfahrens bezüglich der geforderten präzisen, zeitoptimalen Regelung werden verbesserte Vorgehensweisen entwickelt, die ebenfalls auf ihre Leistungsfähigkeit untersucht werden.Für typische regelungstechnische Problemstellungen sind die diskreten Aktionen des NFQ-Verfahrens nicht ausreichend, um eine präzise Regelung auf beliebige Führungsgrößen zu erzeugen.Durch die Entwicklung einer Erweiterung des NFQ für kontinuierliche Aktionen wird die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit der selbstlernenden Regler drastisch erhöht, ohne die benötigte Interaktionszeit am Prozess zu erhöhen.An ausgewählten Problemen der Regelung linearer und nichtlinearer Prozesse wird die Leistungsfähigkeit der entwickelten Verfahren empirisch evaluiert. Es zeigt sich dabei, dass die hier entwickelten selbstlernenden Regler mit wenigen Minuten Interaktionszeit an einem Prozess eine präzise Regelungsstrategie für beliebige externe Führungsgrößen lernen, ohne dass Expertenwissen über den Prozess vorliegt.
URL: https://repositorium.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2009120719
Schlagworte: Reinforcement Lernen; Regelungstechnik; maschinelles Lernen; kontinuierliche Aktionen
Erscheinungsdatum: 4-Dez-2009
Enthalten in den Sammlungen:FB06 - E-Dissertationen

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